Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2003.11a
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pp.299-303
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2003
We research hardware and software for measurement of most suitable condition of the plant growth. that is put of the future oriented that plant growing system. The environment cannot offer the most suitable condition of the plant growth. so we are approached most suitable condition of the plant growth by adjustment of artificial condition of the plant growth but in theses experiment includes some fault that is subjectivity of observation. therefor we develop vision equipment and software for objective observation measurement.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.3
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
Bacillus spp., as a type of plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR), were studied with regards promoting plant growth and inducing plant systemic resistance. The results of greenhouse experiments with tobacco plants demonstrated that treatment with the Bacillus spp. significantly enhanced the plant height and fresh weight, while clearly lowering the disease severity rating of the tobacco mosaic virus (TMV) at 28 days post-inoculation (dpi). The TMV accumulation in the young non-inoculated leaves was remarkably lower for all the plants treated with the Bacillus spp. An RT-PCR analysis of the signaling regulatory genes Coil and NPR1, and defense genes PR-1a and PR-1b, in the tobacco treated with the Bacillus spp. revealed an association with enhancing the systemic resistance of tobacco to TMV. A further analysis of two expansin genes that regulate plant cell growth, NtEXP2 and NtEXP6, also verified a concomitant growth promotion in the roots and leaves of the tobacco responding to the Bacillus spp.
In this treatise, we research hardware and software for measurement of most suitable condition of the plant growth. that is part of the future oriented that plant growing system. The environment cannot offer the most suitable condition of the plant growth. so we are approached most suitable condition of the plant growth by adjustment of artificial condition of the plant growth but in theses experiment includes some fault that is subjectivity of observation. therefor we develop vision equipment and software for objective observation measurement.
This study was one of a series of studies on application of machine vision and image processing to extract the geometrical features of plants and to analyze plant growth. Several algorithms were developed to measure morphological properties of plants and describing the growth development of in-situ lettuce(Lactuca sativa L.). Canopy, centroid, leaf density and fractal dimension of plant were measured from a top viewed binary image. It was capable of identifying plants by a thinning top viewed image. Overlapping the thinning side viewed image with a side viewed binary image of plant was very effective to auto-detect meaningful nodes associated with canopy components such as stem, branch, petiole and leaf. And, plant height, stem diameter, number and angle of branches, and internode length and so on were analyzed by using meaningful nodes extracted from overlapped side viewed images. Canopy, leaf density and fractal dimension showed high relation with fresh weight or growth pattern of in-situ lettuces. It was concluded that machine vision system and image processing techniques are very useful in extracting geometrical features and monitoring plant growth, although interactive methods, for some applications, were required.
To determine the effect of different growth stages and cultivars on the chemical composition of sorghum plant and its morphological fractions, samples of whole plant, leaf and stem of J.S-263, J.S-88 and Hegari cultivars, harvested at various growth stages were drawn for analysis. All the samples were analysed for their dry matter contents and various cell wall components such as NDF, ADF. hemicellulose, cellulose, lignin, cutin and silica. Significant increase in DM contents of whole sorghum plant, leaf and stem was observed with advancing stage of growth. The highest DM content was recorded in leaf fraction of the plant. All the cell wall constituents increased significantly in whole sorghum plant, leaf and stem as the plant matured. The maximum NDF, ADF, cellulose and lignin contents were observed in stem fraction, followed by whole plant. However, the hemicellulose, cutin and silica contents were higher in leaf fraction of the plant. The cultivars were found to have some effect on the chemical composition of whole plant, leaf and stem fractions. The results indicated that plant maturity had a much greater effect on the chemical composition of sorghum plant, whereas it was little affected by cultivars.
An efficient plant regeneration system in alfalfa (Medicago sativa L.) through somatic embryogenesis was established. Embryogenic callus was obtained by culture of hypocotyl segments on MS medium with 0.02mg $L^{-1}$ IAA and 1.0mg $L^{-1}$ zeatin after 45 days of culture. Embryogenic calli were converted to the somatic embryos when transferred to either MS medium without plant growth regulators (PGRs) or MS medium containing various cytokinin (BA, kinetin and zeatin). Most of the somatic embryos were developed into plantlets on MS medium supplemented with 0.1 mg $L^{-1}$ kinetin. Also, secondary embryos appeared on the surface of primary embryo but they showed abnormal growth. Regenerated plantlets were transplanted to pots containing vermiculite and perlite for further analysis.
Posttranscriptional regulation of RNA metabolism, including RNA processing, intron splicing, editing, RNA export, and decay, is increasingly regarded as an essential step for fine-tuning the regulation of gene expression in eukaryotes. RNA-binding proteins (RBPs) are central regulatory factors controlling posttranscriptional RNA metabolism during plant growth, development, and stress responses. Although functional roles of diverse RBPs in living organisms have been determined during the last decades, our understanding of the functional roles of RBPs in plants is lagging far behind our understanding of those in other organisms, including animals, bacteria, and viruses. However, recent functional analysis of multiple RBP family members involved in plant RNA metabolism and elucidation of the mechanistic roles of RBPs shed light on the cellular roles of diverse RBPs in growth, development, and stress responses of plants. In this review, we will discuss recent studies demonstrating the emerging roles of multiple RBP family members that play essential roles in RNA metabolism during plant growth, development, and stress responses.
This experiment was conducted with three varieties (Hicks, Burley 21, Sohyang) and cropping systems (Improved mulching, Mulching, Non mulching) of NC 2326 to analyze growth kinetics by means of growth function involving its velocity and accelerated velocity. The basic growth data were obtained by harvest method at interval of ten days from transplanting to hundred days and analyzed by , regression equation, determinant of matrix, and differentiation. The plot of total dry weight of leaves, stalk and roots per a plant vs. time forms a sigmoid curve and its function fitted logistic satisfactorily. Tobacco plant grows at an accelerated velocity. And growth velocity, symmetric about an inflection point, is proportional to biomass attained and to the difference between biomass attained and the maximum, and to the decrease according to the biomass. Of varieties and cropping systems, the most maximum velocity was 9.58g per day per plant in mulching cultivation of NC 2326 and maximum accelerated velocity was 264mg per $day^2$ per plant in Burley 21.
Pyrophosphate:fructose-6-phosphate 1-phosphotransferase (PFP) catalyzes the reversible interconversion of fructose-6-phosphate and fructose-1,6-bisphosphate, a key step in the regulation of the metabolic flux toward glycolysis or gluconeogenesis. To examine the role of PFP in plant growth, we have generated transgenic Arabidopsis plants that either overexpress or repress Arabidopsis PFP subunit genes. The overexpressing lines displayed increased PFP activity and slightly faster growth relative to wild type plants, although their photosynthetic activities and the levels of metabolites appeared not to have significantly changed. In contrast, the RNAi lines showed significantly retarded growth in parallel with the reduced PFP activity. Analysis of photosynthetic activity revealed that the growth retardation phenotype of the RNAi lines was accompanied by the reduced rates of $CO_2$ assimilation. Microarray analysis of our transgenic plants further revealed that the altered expression of $AtPFP{\beta}$ affects the expression of several genes involved in diverse physiological processes. Our current data thus suggest that PFP is important in carbohydrate metabolism and other cellular processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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